基于自适应并行遗传算法的结构模糊动力优化

摘要：

考虑到普通串行遗传算法处理结构动力优化问题时效率不高,引入并行遗传算法进行求解以提高效率,提出了一种新的自适应迁移算子,将其与串行遗传算法的自适应交叉,以及变异算子相结合,在4台微机组成的COW集群上实现了双向链式自适应迁移粗粒度并行遗传算法.同时为更加准确的描述实际工程问题,建立了结构模糊优化模型,提出了模糊水平截集因子的遗传编码确定方法,方便了模糊优化模型的求解.在最后给出的两个算例中,显示了自适应并行遗传算法的高效性以及模糊优化模型较之普通优化模型的合理性和有效性.

关键词：自适应、并行遗传算法、动力优化、模糊、最优水平截集因子

所属期刊栏目：41

分类号：TP301;O342(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目102760307

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：68-73